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公开(公告)号：CN102629380A
公开(公告)日：2012-08-08
申请号：CN201210053876.3
申请日：2012-03-03
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多组滤波和降维的遥感图像变化检测方法，主要解决现有技术对变化检测图像的精度和运行时间上不足的问题。其实现过程是：输入两幅不同时相的遥感图像，并构造差值差异图像，得到差值差异图像的分割结果，并对遥感图像进行灰度校正得到新的差值差异图；应用Gabor滤波器得到多组滤波图像，并组成样本矩阵；利用Treelet算法对样本矩阵进行降维，对降维后的图像进行K均值聚类得到最终的变化检测结果。实验表明本发明能够有效地提高变化检测处理效率，保持图像的边缘信息，提高变化检测的精确度，可用于灾情监测、土地利用领域。
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公开(公告)号：CN102169584B
公开(公告)日：2013-04-03
申请号：CN201110140996.2
申请日：2011-05-28
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分水岭和treelet的遥感图像变化检测方法，它属于图像处理技术领域。其实现过程是：输入两幅不同时相的遥感图像，并对每幅图像去噪，得到两时相的去噪后图像，并构造差值差异图像；应用分水岭算法得到差异图像的初始过分割标记图，并采用treelet算法对过分割标记区域的纹理特征进行合并，聚类得到变化类和非变化类的二值图像，利用变权马尔科夫随机场模型对二值图像进行空间约束得到后处理的边缘一致性图像，合并聚类二值图和边缘一致性图的连通区域，得到最终的变化检测结果。本发明能够有效地提高变化检测处理效率，保持图像的边缘信息，可用于灾情监测和土地利用对图像变化的检测。
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公开(公告)号：CN102663724B
公开(公告)日：2014-08-06
申请号：CN201210054253.8
申请日：2012-03-03
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应Treelet构造差异图的遥感图像变化检测方法，它属于图像处理技术领域，主要解决现有技术中变化检测精度不足的问题。其实现过程是：对输入的两幅不同时相遥感图像进行块处理，即计算第二幅图像搜索窗内的图像块与第一幅图像的中心图像块的差值，得到样本矩阵；利用Treelet算法对样本矩阵进行聚类，得到自适应差异图；计算差值差异图和自适应差异图的Otsu阈值，利用该阈值融合差值差异图和自适应差异图得到最终差异图，对最终差异图进行Otsu阈值分割，得到变化检测结果。本发明能够有效地提高变化检测精度，保持图像的边缘信息，可用于灾情监测和土地利用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102629380B
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201210053876.3
申请日：2012-03-03
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多组滤波和降维的遥感图像变化检测方法，主要解决现有技术对变化检测图像的精度和运行时间上不足的问题。其实现过程是：输入两幅不同时相的遥感图像，并构造差值差异图像，得到差值差异图像的分割结果，并对遥感图像进行灰度校正得到新的差值差异图；应用Gabor滤波器得到多组滤波图像，并组成样本矩阵；利用Treelet算法对样本矩阵进行降维，对降维后的图像进行K均值聚类得到最终的变化检测结果。实验表明本发明能够有效地提高变化检测处理效率，保持图像的边缘信息，提高变化检测的精确度，可用于灾情监测、土地利用领域。
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公开(公告)号：CN102169584A
公开(公告)日：2011-08-31
申请号：CN201110140996.2
申请日：2011-05-28
Applicant: 西安电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分水岭和treelet的遥感图像变化检测方法，它属于图像处理技术领域。其实现过程是：输入两幅不同时相的遥感图像，并对每幅图像去噪，得到两时相的去噪后图像，并构造差值差异图像；应用分水岭算法得到差异图像的初始过分割标记图，并采用treelet算法对过分割标记区域的纹理特征进行合并，聚类得到变化类和非变化类的二值图像，利用变权马尔科夫随机场模型对二值图像进行空间约束得到后处理的边缘一致性图像，合并聚类二值图和边缘一致性图的连通区域，得到最终的变化检测结果。本发明能够有效地提高变化检测处理效率，保持图像的边缘信息，可用于灾情监测和土地利用对图像变化的检测。
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公开(公告)号：CN102663724A
公开(公告)日：2012-09-12
申请号：CN201210054253.8
申请日：2012-03-03
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应Treelet构造差异图的遥感图像变化检测方法，它属于图像处理技术领域，主要解决现有技术中变化检测精度不足的问题。其实现过程是：对输入的两幅不同时相遥感图像进行块处理，即计算第二幅图像搜索窗内的图像块与第一幅图像的中心图像块的差值，得到样本矩阵；利用Treelet算法对样本矩阵进行聚类，得到自适应差异图；计算差值差异图和自适应差异图的Otsu阈值，利用该阈值融合差值差异图和自适应差异图得到最终差异图，对最终差异图进行Otsu阈值分割，得到变化检测结果。本发明能够有效地提高变化检测精度，保持图像的边缘信息，可用于灾情监测和土地利用。
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公开(公告)号：CN102063708B
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201110001952.1
申请日：2011-01-06
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Treelet和非局部均值的图像去噪方法，主要解决现有的非局部均值方法对被高噪声腐蚀的自然图像去噪效果不佳的问题。其实现步骤是：(1)对输入的图像计算其协方差矩阵；(2)对协方差矩阵计算图像Treelet变换的尺度向量；(3)对图像逐像素取滑窗与尺度向量相乘，得到特征向量函数；(4)由特征向量函数对图像逐像素滤波，得到去噪后的图像。本发明具有对高噪声腐蚀的自然图像去噪效果好的优点，能恢复出图像原有的特征，可用于变化检测、目标识别时对图像的预处理。
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公开(公告)号：CN102063708A
公开(公告)日：2011-05-18
申请号：CN201110001952.1
申请日：2011-01-06
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种基于Treelet和非局部均值的图像去噪方法，主要解决现有的非局部均值方法对被高噪声腐蚀的自然图像去噪效果不佳的问题。其实现步骤是：(1)对输入的图像计算其协方差矩阵；(2)对协方差矩阵计算图像Treelet变换的尺度向量；(3)对图像逐像素取滑窗与尺度向量相乘，得到特征向量函数；(4)由特征向量函数对图像逐像素滤波，得到去噪后的图像。本发明具有对高噪声腐蚀的自然图像去噪效果好的优点，能恢复出图像原有的特征，可用于变化检测、目标识别时对图像的预处理。
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